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基于信任感知与演化的服务组合关键技术研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
目录第8-12页
第一章 绪论第12-20页
   ·研究背景和意义第12-17页
     ·面向服务计算介绍及其意义第12-13页
     ·服务组合的特点第13-14页
     ·信任感知与演化的Web服务组合第14-16页
     ·国内外相关研究项目第16-17页
   ·论文研究的主要内容第17-18页
   ·论文的组织结构第18-20页
第二章 可信服务组合相关技术研究第20-28页
   ·引言第20页
   ·Web服务概述第20-21页
     ·Web服务的定义第20-21页
     ·Web服务体系结构第21页
   ·服务组合研究现状第21-24页
     ·服务组合的定义第21-22页
     ·服务组合的相关研究现状第22-24页
   ·服务组合的QoS与可信研究现状第24-27页
     ·服务QoS评测与组合研究第24-25页
     ·可信服务组合研究第25-26页
     ·基于可信性的服务QoS修正研究第26-27页
   ·本章小结第27-28页
第三章 基于环境感知的服务可信QoS评价与选取策略研究第28-57页
   ·概述第28-32页
   ·服务组合交互信息第32-34页
   ·实体的信任模型与信任评价第34-42页
     ·SC实体对SC实体的直接信任评价第34-36页
     ·SC实体的间接信任评价第36-38页
     ·SP实体的信任评价第38-42页
   ·环境感知的服务QoS评价与选取策略第42-47页
     ·服务可信QoS评价与选取概略第42-45页
     ·服务评价与选取方法第45-47页
   ·模型分析与实验结果第47-56页
     ·模型分析第47-48页
     ·实验参数设置第48-49页
     ·环境感知的服务可信QoS评价性能评测第49-56页
   ·本章小结第56-57页
第四章 基于信任推理与演化的服务组合策略第57-89页
   ·概述第57-60页
   ·公共模型系统及其信任演算第60-66页
     ·公共系统的服务质量第60-63页
     ·公共系统的信任演算第63-66页
   ·实体自身的信任模型与信任演算第66-71页
     ·实体的服务质量评价第66-67页
     ·实体的信任评价第67-71页
   ·基于集合演算逐步推理的信任演化第71-78页
     ·传统信任推理方法分析第71-73页
     ·信任推理方法与规则第73-76页
     ·基于信任推理与扩展的服务组合算法第76-78页
   ·模型分析与实验结果第78-88页
     ·模型分析第78-79页
     ·实验参数设置第79-80页
     ·基于信任推理与扩展的服务组合评测第80-88页
   ·本章小结第88-89页
第五章 基于链路级的可信演化服务组合策略研究第89-123页
   ·概述第89-93页
   ·服务代理系统及其信任演算第93-98页
     ·实体与组合链路的服务质量计算第94-96页
     ·SP实体的系统信任演算第96-98页
   ·直接信任模型与信任演算第98-102页
     ·组合链路与SP实体的直接服务质量评价第98-99页
     ·实体的直接信任评价第99-101页
     ·组合路径的直接服务质量评价第101-102页
   ·基于链路级的信任演化与服务组合第102-114页
     ·传统服务组合方法分析第102-104页
     ·SC实体的"偏好度"计算第104-106页
     ·服务实体的"偏好度"计算第106-108页
     ·服务组合实体的信任分区第108-109页
     ·基于链路的快速服务组合策略第109-114页
   ·模型分析与实验结果第114-122页
     ·模型分析第114-116页
     ·实验参数设置第116页
     ·基于信任推理与扩展的服务组合评测第116-122页
   ·本章小结第122-123页
第六章 基于环境学习与感知的服务组合算法第123-140页
   ·概述第123-125页
   ·一般微粒群算法与服务组合问题第125-127页
     ·服务组合的基本模型第125-127页
     ·基本的粒子群算法第127页
   ·基于环境感知的粒子群思想第127-130页
   ·基于环境感知的粒子群算法第130-134页
     ·算法概略第130-131页
     ·认知环境的创建第131-132页
     ·编码策略第132页
     ·初始的优化粒子群集的生成第132-133页
     ·粒子的运算规则第133页
     ·粒子适应值计算第133-134页
   ·算法分析与实验结果第134-138页
     ·实验场景设置第134页
     ·算法参数设置第134-135页
     ·实有效性实验第135-138页
   ·本章小结第138-140页
第七章 结论与展望第140-143页
   ·工作总结第140-141页
   ·进一步的深入研究工作第141-143页
参考文献第143-154页
致谢第154-155页
攻读学位期间主要的研究成果第155-156页

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